## Knowledge Sharing Pada Kinerja Usaha Mikro Kecil dan Menengah Di Kabupaten Majalengka Dengan Pemoderasi Adopsi Sistem
MASDUKI 1 , UMI NARIMAWATI 2 , M. YANI SYAFE ’ I 3
Program Studi Doktor Ilmu Manajemen, Fakultas Pascasarjana, Universitas Komputer Indonesia masduki.75422006@mahasiswa.unikom.ac.id

## ABSTRAK
Kinerja merupakan tolok ukur dari keberlanjutan suatu perusahaan, termasuk UMKM. Jika  antar-pelaku  UMKM  mempunyai  hubungan  yang  kuat  dan  mampu  menjalin komunikasi yang baik maka kinerja dan tujuan UMKM akan tercapai dengan cepat dan efisien. Komunikasi yang dimaksud adalah berbagi pengetahuan sesama pelaku UMKM, selain  itu  dalam  implementasinya  diperlukan  juga  sistem  informasi  yang  dapat membantu  UMKM  untuk  meningkatkan  efektivitas  berbagi  pengetahuan.  Tujuan penelitian ini adalah mengkaji knowledge sharing atas kinerja usaha mikro kecil dan menengah  di  Kabupaten  Majalengka  melalui  pemoderasi  adopsi  sistem.  Metode penelitian ini menggunakan deskriptif kuantitatif. Populasi terdiri dari pelaku UMKM di Kabupaten  Majalengka  sebanyak  211.749  UMKM,  dibagi  dalam  10  kategori  usaha. Penentuan ukuran sampel menggunakan proporsional random sampling dan diperoleh sampel 205 UMKM. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik accidental sampling. Analisis data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) dengan SmartPLS 3. Berdasarkan  temuan  studi, knowledge  sharing  berdampak  positif  serta  signifikan terhadap proses operasional atau kinerja UMKM. Hasil utama penelitian ini yaitu adopsi sistem informasi dapat memperkuat hubungan antara pertukaran pengetahuan dan proses kerja UMKM.
Kata kunci: Knowledge sharing; Adopsi sistem informasi; Kinerja UMKM

## ABSTRACT
Performance  is  a  measure  of  the  sustainability  of  a  company,  including  MSMEs.  If MSME actors have strong relationships and are able to establish good communication, then MSME performance and objectives will be achieved quickly and efficiently. The communication in question is sharing knowledge among MSME actors, besides that in its  implementation  an  information  system  is  also  needed  that  can  help  MSMEs  to increase  the  effectiveness  of  knowledge  sharing.  The  purpose  of  this  study  is  to examine  knowledge  sharing  on  the  performance  of  micro,  small  and  medium enterprises  in  Majalengka  Regency  through  moderating  system  adoption.  This research  method  uses  quantitative  descriptive.  The  population  consists  of  211,749 SMEs in Majalengka Regency, divided into 10 business categories. Determining the sample size using proportional random sampling and obtained a sample of 205 SMEs.
Sampling was done by accidental sampling technique. Data analysis using Structural Equation Modeling (SEM) with SmartPLS 3.  Based on the study findings, knowledge sharing  has  a  positive  and  significant  impact  on  the  operational  processes  or performance  of  MSMEs.  The  main  result  of  this  study  is  that  the  adoption  of information systems can  strengthen  the relationship between  knowledge exchange and MSME work processes.
Keywords: Knowledge sharing; Adoption of information systems; MSME performance

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi dan adanya reformasi di segala sektor menjadikan organisasi  harus  melakukan  perbaikan  dalam  pengelolaan  organisasi.  Saat  ini pengabdopsian  teknologi  informasi  menjadi  satu  hal  yang  harus  dilakukan  untuk meningkatkan  efektivitas  organisasi  dalam  mencapai  tujuan  yang  telah  ditetapkan (Aristana  &  Dewi,  2022;  García-Sánchez  et  al.,  2019).  Pengadopsian  teknologi informasi secara garis besarnya dapat membantu penyelesaian beban pekerjaan yang dimiliki  karyawan.  Selain  itu,  penerapan  teknologi  yang  dilakukan  secara berkesinambungan menjadi pendorong utama karyawan keluar dari tekanan kegiatan. Pengadopsian  teknologi  eksternal  bermanfaat  untuk  meningkatkan  kinerja  Inovatif dan ini memberikan efek yang lebih kuat dalam menghadapi perubahan lingkungan (García-Sánchez et al., 2019; Lee et al., 2017).
Di era revolusi industri 4.0 ini, salah satu tantangan terbesarnya adalah penyiapan sumber daya manusia (SDM) yang mampu bersaing di dunia global menjadi semakin besar  dan  kompetitif  di  segala  bidang  termasuk  UMKM.  Indonesia  memiliki  UMKM terbanyak  di  kawasan  ASEAN.  Namun,  kinerja  UMKM  Indonesia  masih  kalah  oleh negara  tetangga  seperti  Myanmar,  Thailand,  Singapura,  dan  Vietnam  yang mempunyai jumlah UMKM lebih sedikit dibandingkan Indonesia (Masduki & Sopiyan, 2021).
Keberadaan UMKM diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi, namun faktanya UMKM belum bisa memberikan kontribusi yang signifikan pada perekonomian di Indonesia yang mana UMKM baru mampu menyumbang 60,3% terhadap  PDB  sementara  Indonesia  merupakan  negara  yang  mempunyai  UMKM terbanyak  di  ASEAN  yaitu  mencapai  65,46  juta  unit.  Kondisi  ini  terjadi  karena umumnya  sebagian  besar  UMKM  di  Indonesia  tidak  sepenuhnya  menggunakan strategi berbasis digital sehingga mempunyai kinerja yang kurang optimal (Masduki & Sopiyan, 2021).
Dalam Pasal 10  sebagaimana tercantum pada Undang-undang No. 20 tahun 2008, tentang  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  dinyatakan  bahwa  Aspek informasi usaha ditujukan untuk: a). membentuk dan mempermudah pemanfaatan bank  data  dan  jaringan  informasi  bisnis;  b).  mengadakan  dan  menyebarluaskan informasi mengenai pasar, sumber pembiayaan, komoditas, penjaminan, desain dan teknologi, dan mutu; dan c). memberikan jaminan transparansi dan akses yang sama
bagi semua pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah atas segala informasi usaha. Apabila  merujuk  pada  undang-undang  No.  20  tahun  2008  ini, knowledge  sharing sangat penting diterapkan oleh pelaku UMKM dalam upaya penumbuhan iklim usaha khususnya aspek informasi usaha.
Kinerja perusahaan ( business performance) merupakan hasil kerja yang dicapai dalam melaksanakan tugas untuk mewujudkan visi, misi, tujuan, dan sasaran organisasi yang sesuai  dengan  tanggung  jawabnya.  Kinerja  perusahaan  dapat  dicapai  jika  anggota organisasi  yang  ada  mempunyai  hubungan  antar-tim  kerja  yang  kuat.  Dengan menjalin komunikasi yang baik, anggota organisasi dalam perusahaan akan mampu melaksanakan  tugas  dengan  cepat  dan  efisien  sehingga  kinerja  mereka  menjadi maksimal ( Fransiskus & Sulistiowati, 2022).
Kemampuan menerapkan knowledge management adalah faktor yang paling relevan dalam memperoleh keunggulan kompetitif yang berkelanjutan (Shrafat, 2018). Salah satu dimensi yang paling penting dalam membentuk knowledge management adalah knowledge  sharing,  yang  merupakan  kunci  utama  dalam  pembelajaran  organisasi, inovasi dan berfungsi sebagai pendorong dalam menciptakan nilai untuk keunggulan dan  kinerja  bisnis  terutama  untuk  UMKM  (Jordão  et  al.,  2020).  Studi  terdahulu menyatakan bahwa knowledge sharing berpengaruh signifikan terhadap kinerja UMKM Provinsi Riau yang bergerak dibidang industri perdagangan dan kerjinan (Meflinda et al.,  2018).  Sedangkan  hasil  studi  lain  menyatakan  menyatakan  bahwa knowledge sharing  tidak  berpengaruh  terhadap  kinerja  UMKM  kelompok  pariwisata  Bomun  di Korea  Selatan  (Kim  &  Shim,  2018).  Hasil  penelitian  lain  menunjukkan  bahwa knowledge sharing berkontribusi terhadap peningkatan kinerja UMKM di Provinsi Bali, Jawa Tengah, Jawa Timur, dan Riau (Fransiskus & Sulistiowati, 2022).
Meskipun  UMKM  telah  menerapkan knowledge sharing dalam upaya meningkatkan kinerjanya, namun masih diperlukan adanya inovasi terkait dengan sistem informasi sebagai media untuk berbagi dan memperoleh pengetahuan secara efektif dan efisien. Kehadiran  teknologi  dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan  terutama  UMKM  sebagai media untuk mengimplementasikan knowledge sharing (Lepore et al., 2022). Dengan adanya  teknologi  kolaboratif  dan  ruang  virtual,  pelaku  UMKM  dapat  berbagi pengetahuan dan informasi secara real time.
Adopsi  sistem  informasi  dapat  mendukung  dalam  mempromosikan  pengetahuan interpersonal  ( interpersonal  knowledge  sharing)  dan  memfasilitasi  interaksi interpersonal pada semua level organisasi (Yao et al., 2020). Oleh karena itu, sistem tekonologi  informasi  dapat  dijadikan  sebagai  sarana  untuk  pemberdayaan  praktik knowledge  sharing  oleh  setiap  perusahaan  terutama  UMKM  (Shrafat,  2018).  Hasil studi sebelumnya menyatakan bahwa keberhasilan proses knowledge sharing pada suatu UMKM ditentukan oleh seberapa tepat UMKM tersebut melakukan adopsi sistem informasi (Soto-Acosta et al., 2017). Semakin baik penerapan sistem informasi UKMM maka  akan  menunjang  kelancaran  proses knowledge  sharing  dengan  tujuan meningkatkan kinerja UMKM (Shrafat, 2018). Penemuan lainnya menyatakan bahwa adopsi  sistem  informasi  yang  dimiliki  organisasi  akan  secara  signifikan  dan  positif memengaruhi berbagi pengetahuan mereka (Tseng, 2017).
Berdasarkan  fenomena  dan  masih  terdapat  perbedaan  hasil  penelitian  terdahulu mengenai hubungan kausalitas antara knowledge sharing dan kinerja UMKM termasuk adopsi sistem informasi, sehingga perlu dilakukan kajian lebih lanjut. Permasalahan penelitian  akan  difokuskan  pada  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka.  Pelaku UMKM di Kabupaten Majalengka sampai tahun 2021 tercatat sebanyak 211.749 (Jabar dalam  Angka,  2022),  namun  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Kepala  Dinas Ketenagakerjaan,  Koperasi,  dan  UMKM  Kabupaten  Majalengka  (Arif  Daryana)  Hari Jum’at tanggal 3 Maret 2023, beliau menyatakan bahwa dari sejumlah pelaku UMKM tersebut baru kurang lebih sepuluh persen yang sudah menerapkan sistem informasi melalui internet. Dengan demikian maka peneliti akan mengkaji tentang Knowledge Sharing  pada  Kinerja  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  di  Kabupaten Majalengka dengan Pemoderasi Adopsi Sistem.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif  kuantitatif.  Pendekatan deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum, sedangkan pendekatan verifikatif  merupakan  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  populasi  atau  sampel tertentu  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  (Sugiyono, 2018).  Penelitian  ini  merupakan  studi  asosiatif,  sebab  bertujuan  untuk  mengkaji pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Adapun variabel bebasnya adalah knowledge  sharing,  variabel  terikatnya  kinerja  UMKM  serta  variabel  adopsi  sistem sebagai  variabel  moderasi.  Aplikasi  pengolahan  data  mengunakan  SmartPLS  3.0. Struktur model yang akan diuji dapat dilihat pada gambar 2 dan 3 dibawah ini:
Gambar 1. Struktur Model I

## Gambar 2. Struktur Model II (Efek Moderasi)

## Definisi Operasional Variabel Knowledge Sharing
Knowledge  sharing  merupakan  proses  dimana  para  individi  secara  mutual mempertukarkan penhetahuan mereka (pengetahuan tacit dan pengetahuan explicit) yang pada akhirnya secara terpadu dapat menciptakan pengetahuan baru. Knowledge sharing diukur dengan 7 indikator, yaitu : Penggunaan laporan, Penggunaan dokumen resmi  lainnya,  Petunjuk  dan  model,  Tahu  di  mana  harus  melakukan  berbagi pengetahuan,  Tahu  dengan  siapa  harus  berbagi  pengetahuan,  Pengalaman,  dan Keahlian (Van Den Hooff & Ridder, 2004).

## Adopsi Sistem Informasi
Sistem  informasi  mencakup  semua  produk,  metode,  penemuan,  dan  standar  yang dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  yang d apat  membantu  perusahaan mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.  Adopsi sistem informasi diukur dengan 3 indikator, yaitu : Niat menggunakan, Memperkirakan untuk menggunakan sistem, dan berencana untuk menggunakan sistem (Tseng, 2017).

## Kinerja UMKM
Kinerja adalah kuantitas dan kualitas pencapaian tugas, baik yang dilakukan individu, kelompok maupun organisasi  Kinerja UMKM diukur dengan 4 indikator, yaitu : Kualitas produk, Kemampuan mengembangkan produk baru, Kepuasan pelanggan, dan Kinerja keuangan (Meflinda et al., 2018).

## Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini yaitu pelaku UMKM di Kabupaten Majalengka yang hingga tahun 2021 tercatat sebanyak 211. 749. UMKM tersebut terbagi ke dalam 10 golongan usaha yakni Aksesoris, Batik, Bordir, Craft, Fashion, Konveksi, Kuliner, Makanan, Minuman, dan Jasa/Lainnya. Berikut jumlah UMKM menurut golongan usahanya:

## Jumlah UMKM Di Kabupaten Majalengka Berdasarkan Kategori Usaha
Kategori Usaha Jumlah Aksesoris 493 Batik 493 Bordir 70 Craft 17.605 Fashion 17.182 Konveksi 10.492 Kuliner 75.770 Makanan 55.419 Minuman 10.281 Jasa/Lainnya 23.942 Jumlah 211.749
Pengambilan  sampel  dari  populasi  penelitian  dilakukan  dengan  teknik  pengambilan Sampel Proporsional Random Sampling, yaitu cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan cara acak tanpa memperhatikan strata dalam populasi tersebut  (Sugiyono,  2019).  Penentuan  sampel  untuk  UMKM  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  Slovin,  karena  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka  terdapat  10 kategori usaha, maka dari masing-masing kategori usaha diambil beberapa sampel sesuai dengan banyaknya unit dengan taraf kesalahan 10 % akan dijelaskan sebagai berikut:
𝑛 = N 1 + N ⋅ ⅇ 2
Keterangan: N = Ukuran Populasi n  =  Ukuran sampel e  =  Persentase  (10%),  toleransi  ketidaktelitian  karena  kesalahan  dalam pengambilan sampel.
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan rumus di atas, didapatkan bahwa ukuran sampel  minimal  adalah  100,22  jika  dibulatkan  minimal  menjadi  101  pelaku  UMKM. Kemudian dilakukan penentuan jumlah sampel pada masing-masing kategori usaha dengan  menentukan  proporsinya  sesuai  dengan  banyaknya  jumlah  UMKM  pada kategori  usaha  yang  diteliti.  Jumlah  sampel  setiap  lini  didapatkan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑁 = n S x n Keterangan: N = Jumlah sampel setiap kategori usaha n = Jumlah populasi setiap kategori usaha S = Jumlah populasi UMKM Hasil  yang  didapatkan  dari  masing-masing  proporsional  random  sampling  adalah sebagai berikut:

## Tabel 2 Jumlah Populasi dan Sampel Berdasarkan Kategori Usaha
Kategori Usaha  Jumlah Populasi  Sampel Aksesoris 493 1 Batik 493 1 Bordir 70 1 Craft 17.605 9 Fashion 17.182 8 Konveksi 10.492 5 Kuliner 75.770 35 Makanan 55.419 25 Minuman 10.281 5 Jasa/Lainnya 23.942 11 Jumlah 211.749 101
Tehnik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu SEM-PLS pendekatan second-order, dimulai dari evaluasi model pengukuran (outer model) yang bertujuan untuk  menentukan  validitas  dan  reliabilitas  indikator  dimensi  yang  digunakan  dan selanjutnya menguji inner model melalui proses resampling bootstrapping.
1. Evaluasi Outer Model
1) Uji Validitas Konvergen
Tujuan  dalam  melakukan  pengukuran  ini  untuk  mengetahui  apakah  terdapat hubungan atau pengaruh antara indikator dan variabel dengan konstruk yang mendasarinya  dan  mengetahui  apakah  suatu  indikator  bersifat  valid  atau sebaliknya. Jika nilai AVE > 0.50, maka indikator dianggap valid (Ghozali & Latan, 2015).
2) Uji Validitas Diskriminan
Pengukuran ini bertujuan untuk mengkonfirmasi bahwa ada perbedaan antara model laten dan variabel lainnya.  Nilai cross loading harus > 0.70 (Ghozali  & Latan, 2015).
3) Composite Reliability
Pengukuran  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran  nilai reliabilitas  dari  suatu  variabel.  Nilai  yang  harus  dihasilkan  dari Composite Reliability yaitu harus > dari 0.70 (Ghozali & Latan, 2015).

## 2. Evaluasi Inner Model
Model struktural selanjutnya dievaluasi dengan melihat hubungan antar konstruk laten yang telah dihipotesiskan sebelumnya. Ukuran-ukuran yang dapat digunakan untuk mengevaluasi model struktural (inner model) adalah R-square (R 2 ), Q-Square Predictive  Relevance  (Q 2 ),  dan GoF  Index.  Nilai  R 2 adalah  koefisien  determinasi pada konstruk endogen dan koefisien parameter jalur. Kriteria pada nilai R 2 yaitu 0.75, 0.50, 0.25 berarti dari kriteria tersebut dapat dikatakan nilai tersebut memiliki model  kuat,  sedang,  dan  lemah  (Hair  et  al.,  2011).  Sedangkan  nilai Q 2 dapat digunakan untuk validasi kemampuan prediksi model. Nilai Q 2 > 0 menghasilkan pengamatan yang baik, namun jika Q 2 < 0 menunjukkan bahwa hasil pengamatan
tersebut buruk (Ghozali & Latan, 2015). Nilai GoF Index digunakan untuk evaluasi model dan mengukur secara sederhana keseluruhan prediksi model. Jika nilai GoF Index 0.1 maka tergolong rendah, 0,25 tergolong medium, dan 0,36 maka  GoF tergolong tinggi.

## 3. Uji Hipotesis ( Bootstrapping)
Tujuan  dalam  melakukan  pengujian  hipotesis  untuk  mengetahui  pengaruh signifikan antara konstruk penelitian. Pengujian hipotesis menggunakan nilai-nilai dalam t-tabel dengan t-statistik yang dihasilkan dari prosedur bootstrapping pada software smartPLS. Karena pengujian hipotesis dapat terbukti dengan melihat nilai t-statistik lebih besar dari nilai t-tabel, kesimpulan hasil tersebut terbukti memiliki hubungan signifikan antara variabel penelitian. Dalam pengujian hipotesis, jika nilai t-statistik > 1,96 maka disimpulkan hasil tersebut signifikan, namun nilai t-statistik < 1,96 disimpulkan pengujian tersebut tidak signifikan (Ghozali & Latan, 2015).

## 4. Uji Moderasi
Dalam menguji efek moderasi adopsi system informasi penelitian ini menggunakan pendekatan product  indicator  approach.  Pendekatan  ini  sangat  tepat  digunakan ketika  konstruk  eksogen  dan  moderator  berbentuk  refleksif  (Chin  et  al.,  2003; Henseler dan Chin 2010 dalam Ghozali & Latan, 2015). Caranya dengan membuat perkalian  antara  indicator  variabel  eksogen  dan  moderator  untuk  membentuk konstruk  moderasi.    Kriteria  dalam  menguji  efek  moderasi  adalah  dengan membandingkan  t-statistik  dengan  t  tabel.  Jika  t-statistik  >  1,96  maka  adopsi informasi memoderasi hubungan antara knowledge sharing management terhadap kinerja UMKM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian Deskripsi Responden
Penelitian ini dilakukan mulai tanggal 1 Desember 2022 – 31 Januari 2023 di mana data yang terkumpul berjumlah 205. Kuesioner didistribusikan dengan menggunakan google  form  kepada  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka.  Berdasarkan  hasil penelitian,  dari  205  responden  mayoritas  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka adalah laki-laki (58%) dan perempuan adalah 42 % dengan tingkat Pendidikan SMA sederajat (30%). Jika dilihat dari kriteria UMKM, mayoritas UMKM beroperasi dalam bidang kuliner (23%) dengan lama usaha 3-5 tahun (45%) dan memiliki asset sebesar 50 juta – 500 juta (44%).

## Hasil Tanggapan Responden Terhadap Knowledge Sharing
Knowledge sharing diukur dengan menggunakan 7 indikator berupa pernyataan yang direspon  oleh  205  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka.  Berdasarkan  hasil perhitungan  diperoleh  jumlah  skor  sebesar  6.100  hal  ini  menunjukan  bahwa knowledge  sharing  sebesar  85,0%  dan  berada  pada  kriteria  baik.  Kondisi  tersebut dibuktikan  dengan  adanya  proses  berbagi  laporan  yang  sudah  dicatat  dengan perusahaan lain melalui sistem informasi yang sudah disediakan oleh UMKM. Selain itu, mereka selalu berbagi dan menerima pengetahuan dari siapapun asalkan sesuai dengan pengalamannya.

## Hasil Tanggapan Responden Terhadap Adopsi Sistem Informasi
Adopsi  system  informasi diukur  dengan  menggunakan  3  indikator  dengan  6 pernyataan  yang  direspon  oleh  205  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh jumlah skor sebesar 5.391 yang menunjukan bahwa  87,7%  UMKM  berniat  untuk  mengadopsi  sistem  informasi.  Mereka  sudah mempunyai niat dan rencana untuk menggunakan  perangkat produk, metode, dan standar informasi yang dapat membantu proses berbagi pengetahuan secara efektif dan efisien.

## Hasil Tanggapan Responden Terhadap Kinerja UMKM
Kinerja  UMKM diukur  dengan  menggunakan  4  indikator  berupa  pernyataan  yang direspon  oleh  205  pelaku  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka.  Berdasarkan  hasil perhitungan  diperoleh  jumlah  skor  kinerja  UMKM  sebesar  3.519  yang  menunjukan bahwa  85,8%  UMKM  mempunyai  kinerja  yang  tinggi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan meningkatnya  pelanggan  dan  pendapatan  UMKM  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya.

## Analisis Verifikatif dengan SmartPLS 3
Data  dianalisis  menggunakan  software  PLS-3.0  dengan  pendekatan second-order, dimulai dari evaluasi model pengukuran yang bertujuan untuk menentukan validitas dan reliabilitas indikator dimensi yang digunakan dan selanjutnya menguji inner model melalui proses resampling bootstrapping.

## 1. Evaluasi Outer Model

## Gambar 4. Evaluasi Outer Model
Evaluasi outer model meliputi uji validitas konvergen, uji validitas diskriminan, dan composite  reliability.  Hasil  pengujian  outer  model  dapat  dilihat  dalam  table berikut:
Tabel 3 Output Evaluasi Outer Model Variabel Item Cross Loading AVE CR Knowledge Sharing KS1 0.730 0,552 0,896 KS2 0.722 KS3 0.718 KS4 0.740 KS5 0.741 KS6 0.793 KS7 0.751 Adopsi Sistem Informasi ASI1 0.800 0,646 0,916 ASI2 0.809 ASI3 0.799 ASI4 0.828 ASI5 0.772 ASI6 0.813 Kinerja UMKM KU1 0.851 0,707 0,906 KU2 0.828 KU3 0.850 KU4 0.835

## Sumber: Output SmartPLS 3, 2023
Berdasarkan tabel 3 tersebut, nilai AVE untuk masing-masing variable > 0,05 sehingga dapat  dinyatakan  bahwa  telah  memenuhi  validitas  konvergen.  Kemudian,  dalam mengevaluasi  validitas  diskriminan  penelitian  ini  menggunakan  nilai cross  loading setiap  pernyataan.  Dari  hasil  penelitian,  diperoleh  hasil  bahwa  seluruh  item pernyataan  dari knowledge  sharing,  adopsi  sistem  informasi,  dan  kinerja  UMKM memiliki  nilai cross  loading  >  0,70  sehingga  validitas  diskriminan  dapat  dipenuhi. Selain itu, dalam evaluasi outer model setiap pernyataan harus memenuhi reliabilitas dari  suatu  variable.  Dari  table  8  tersebut  didapatkan  hasil  bahwa  seluruh  variable memeiliki  nilai Composite  Reliability  (CR)  >  0,70,  dengan  demikian  pernyataan tersebut dapat dinyatakan reliabel.

## 2. Evaluasi Inner Model
Setelah outer  model  dievaluasi,  langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  inner  model dengan  menggunakan  tiga  pendekatan,  pertama  dengan  mengevaluasi  kelayakan model  dengan  mengamati  hasil  analisis  R;  kedua,  dengan  menguji  model  secara holistik  menggunakan metode predict relevance; dan terakhir, dengan menghitung kecocokan (GoF). Perhitungan Q 2 dan GoF menggunakan koefisien R-square (R 2 ).

## Tabel 4
Output Evaluasi Inner Model Variabel R-Square Q-Square GoF Kinerja UMKM 0,506 0,337 0,567 Sumber: Output SmartPLS 3, 2023 Catatan: Nilai GoF dihitung dengan menggunakan rumus GoF = √𝐴𝑉𝐸 ̅̅̅̅̅̅ × 𝑅 2 ̅̅̅̅ = √0, 635 x 0,506 = √ 0,321 = 0,567
Berdasarkan  table  4,  diperoleh  hasil  nilai R-square  (R 2 )  yaitu  0,506.  Nilai  ini memperlihatkan  bahwa  model  dalam  penelitian  ini  berada  pada  kategori  moderat. Selanjutnya, nilai Q-Square (Q 2 ) sebesar 0,337 > 0 yang berarti model mempunyai relevansi prediksi yang baik. Selain itu, nilai GoF yang diperoleh adalah 0,567 hal ini berarti model berada pada klasifikasi tinggi dan layak untuk digunakan.

## 3. Pengujian Hipotesis
Nilai Path  Coefficients,  t-Statistics  dan  P-Values  dapat  dilakukan  dengan  cara melakukan pengujian pada hipotesis yang telah ditentukan pada penelitian ini. Cara untuk  melakukanya  yaitu  dengan  mengetahui  nilai  signifikansi  antara  variabel. Pengujian hipotesis memiliki tujuan untuk mengetahui diterima atau ditolaknya suatu hipotesis. Jika nilai Path Coefficients > 0 menunjukkan bahwa hipotesis berpengaruh positif,  sebaliknya  jika  nilai Path  Coefficients  <  0  menunjukkan  bahwa  hipotesis berpengaruh negatif. Nilai t-Statistics dalam pengujian hipotesis harus menghasilkan nilai > 1,96 dan nilai P-Values dalam pengujian hipotesis harus menghasilkan nilai < 0.05  dapat  dikatakan  memiliki  pengaruh  signifikan.  Hasil  uji  hipotesis  dapat  dilihat dalam table 10:
Tabel 5 Hasil Uji Hipotesis Variabel Path Coefficient t- statistics p-values Knowledge  Sharing → Kinerja UMKM 0,447 5,176 0,000

## Sumber: Output SmartPLS 3, 2023
Berdasarkan table 5, diperoleh nilai Path Coefficients sebesar 0,447 > 0, untuk nilai t- statistics sebesar 5,176 > 1,96, dan selanjutnya untuk nilai p-values sebesar 0.000 < 0,05. Hasil ini memberi makna bahwa kinerja UMKM dipengaruhi positif dan signifikan oleh knowledge sharing, oleh karenanya H 1 dapat dibuktikan kebenarannya .

## Gambar 5. Path Coefficient

## 4. Pengujian Efek Moderasi
Nilai Path  Coefficients,  t-Statistics,  dan  P-Values  dilakukan  juga  dalam  pengujian moderasi dengan mengetahui nilai signifikansi antara variabel. Terdapat kriteria nilai pada Path Coefficients, jika nilai Path Coefficients > 0, hasil tersebut menunjukkan bahwa variabel yang diuji berpengaruh positif, sebaliknya jika nilai Path Coefficients <  0,  maka  variabel  yang  diuji  berpengaruh  negatif.  Pengujian  moderasi  dapat dikatakan memiliki pengaruh signifikan, jika nilai t -Statistics dalam uji hipotesis > 1,96 dan nilai P-Values dalam uji hipotesis < 0.05. Berikut hasil uji moderasi menggunakan prosedur bootstrapping:
Tabel 6 Hasil Uji Moderasi Variabel Path Coefficient t- statistics p- values Moderasi → Kinerja UMKM  0,116 3,067 0,002
Sumber: Output SmartPLS 3, 2023
Berdasarkan tabel 6, diperoleh nilai Path Coefficients sebesar 0,116, > 0, untuk nilai t-statistics sebesar 3,067 > 1,96, dan p-values sebesar 0.002 < 0,05. Hasil ini memberi makna  bahwa  adopsi  sistem  informasi  dapat  memperkuat  hubungan  antara knowledge  sharing  dengan  kinerja  UMKM.  Dengan  demikian  H 2 dapat  dibuktikan kebenarannya.

## Gambar 6. Path Coefficient Uji Moderasi
Pembahasan Pengaruh Knowledge Sharing Terhadap Kinerja UMKM
Hasil analisis data dan pengujian hipotesis menunjukkan bahwa knowledge sharing berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja UMKM. Positif mengandung arti bahwa semakin baik penerapan knowledge sharing maka akan meningkatkan kinerja UMKM.  Sedangkan  signifikan  berarti  bahwa knowledge  sharing  memiliki  kontribusi yang berarti dalam meningkatkan kinerja UMKM.
Berdasarkan gambaran umum responden, mayoritas pelaku UMKM adalah mempunyai jenjang pendidikan SMA sederajat sehingga responden setuju dengan adanya proses mengumpulkan  dan  membagikan  pengetahuan  yang  dimiliki  perusahaan  ataupun individu  kepada  sesama  perusahaan  ataupun  individu  lain.  Ketika  sebuah  UMKM memiliki  kemampuan  untuk  berbagi  pengetahuan  mereka  secara  langsung  telah membuat,  mempertahankan,  mentransfer,  dan  membagikan  pengetahuan  yang mereka miliki secara efektif dan efisien serta memberikan dampak yang positif bagi perkembangan UMKM.
Temuan  ini  memperkuat  hasil  studi  Meflinda  et  al.  (2018)  serta  Fransiskus  & Sulistiowati (2022) yang menyimpulkan bahwa knowledge sharing memiliki pengaruh positif serta signifikan terhadap kinerja UMKM, namun berlawanan dengan hasil studi Kim & Shin (2018) yang menyatakan bahwa knowledge sharing tidak berpengaruh terhadap  kinerja  UMKM.  Perbedaan  tersebut  kemungkinan  disebabkan  adanya perbedaan karakteristik dan budaya antara pelaku UMKM di Indonesia dan di Korea. Selanjutnya UMKM diharapkan mampu memanfaatkan dan meningkatkan sumberdaya secara  optimal  sebagai  upaya  meningkatkan  produktifitas  yang  disertai  dengan terciptanya  hubungan  kerja  yang  bermutu  diantara  para  pelaku  usaha,  yang berkonotasi menyenangkan, penuh tenggang rasa dan saling membangun.

## Peran  Moderasi  Adopsi  Informasi  Pada  Hubungan Knowledge  Sharing dengan Kinerja UMKM
Hipotesis  ke  dua  (H 2 ),  mengusulkan  adopsi  sistem  informasi  dapat  memperkuat hubungan knowledge sharing dengan kinerja UMKM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa adopsi sistem informasi signifikan memperkuat hubungan knowledge sharing dan kinerja UMKM.  Temuan  ini sesuai  sejalan dengan hasil studi sebelumnya yang juga membuktikan sistem informasi merupakan suatu fasilitas yang harus disediakan oleh  organisasi  dalam  upaya  implementasi knowledge sharing  dengan  baik  (Tan  & Ramayah, 2018), sehingga dapat mendorong kinerja UMKM (Shrafat, 2018).
Temuan  ini  juga  sejalan  dengan  Yao  et  al.,  (2020)  yang  menurutnya  dukungan teknologi informasi mampu mengurangi masalah yang muncul saat menyampaikan pengetahuan  secara  tepat  waktu  kepada  para  penggunanya  untuk  meningkatkan pengetahuan organisasi. Dalam hal ini, para pelaku UMKM di kabupaten Majalengka mempunyai  niat  yang  kuat  untuk  menggunakan  perangkat  produk,  metode,  dan standar sistem informasi yang dapat membantu proses berbagi pengetahuan secara efektif dan efisien. Dengan demikian, semakin baik system informasi yang digunakan maka  akan  semakin  baik  pula  proses  berbagi  pengetahuan  dengan  tujuan meningkatkan kinerja UMKM.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  temuan  serta  pembahasan  terkait  pengaruh knowledge  sharing  pada kinerja usaha mikro kecil dan menengah di Kabupaten Majalengka dengan moderasi adopsi sistem, dapat disusun kesimpulan sebagai berikut:
1. Knowledge  sharing  memiliki  pengaruh  positif  serta  signifikan  terhadap  kinerja UMKM. Dengan demikian, knowledge sharing mempunyai kontribusi yang berarti dalam meningkatkan kinerja UMKM di Kabupaten Majalengka.
2. Adopsi system informasi dapat memperkuat hubungan antara knowledge sharing dengan  kinerja  UMKM.  Dengan  demikian,  semakin  baik  penggunaan  system informasi maka akan semakin baik pula berbagi pengetahuan yang pada akhirnya akan meningkatkan kinerja UMKM di Kabupaten Majalengka.

## Saran-Saran
Setelah  diketahui  bahwa knowledge  sharing  berpengaruh  terhadap  kinerja  UMKM, maka para pelaku UMKM harus lebih mengoptimalkan lagi proses knowledge sharing yaitu dengan mencatat dokumen hasil kerja dalam periode waktu tertentu  sebagai bahan  untuk  tukar  pikiran  dengan  UMKM  lain.  Kemudian,  temuan  utama  dalam penelitian ini yakni  adposi system informasi mampu memperkuat hubungan antara knowledge  sharing  dengan  kinerja  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka,  maka  sudah
seharusnya  pelaku  UMKM  meningkatkan knowledge  sharing  tersebut  dengan memanfaatkan bantuan system informasi.
Meskipun semua hipotesis dalam penelitian ini dapat dibuktikan kebenarannya, namun temuan studi ini masih terdapat kelemahan dan keterbatasan, yang dapat menjadi peluang  bagi  peneliti  lain  untuk  melakukan  studi  lanjutan  dimasa  mendatang. Penelitian  ini  lokusnya  hanya  UMKM  di  Kabupaten  Majalengka  yang  mana  secara umum dari responden relatif memiliki kesamaan karakteristik dan budaya. Untuk itu, penelitian selanjutnya dapat mengkaji ulang terkait dengan topik ini pada UMKM antar pulau, bahkan antar negara karena karakteristik dan budaya dari responden tersebut sangat berbeda.

## DAFTAR RUJUKAN
Aboramadan, M., Albashiti, B., Alharazin, H., & Zaidoune, S. (2020).  Organizational culture, innovation and performance: a study from a non-western context. Journal of Management Development, 39(4), 437 – 451. https://doi.org/10.1108/JMD-06- 2019-0253
Aristana,  I.  N.,  &  Dewi,  N.  K.  T.  R.  (2022).  Kinerja  di  Era  4.0:  Apakah  Teknologi Informasi dan Knowledge Sharing itu Penting? JENIUS (Jurnal Ilmiah Manajemen Sumber Daya Manusia), 5(2), 250. https://doi.org/10.32493/jjsdm.v5i2.16504 Becerra-Fernandez, I., & Sabherwal, R. (2014). Knowledge Management: Systems and Processes. Routledge.
Davison, R. M., Ou, C. X. J., & Martinsons, M. G. (2013). Information technology to support informal knowledge sharing. Information Systems Journal, 23(1), 89 – 109. https://doi.org/10.1111/j.1365-2575.2012.00400.x
Dzenopoljac,  V.,  Alasadi,  R.,  Zaim,  H.,  &  Bontis,  N.  (2018).  Impact  of  knowledge management  processes  on  business  performance:  Evidence  from  Kuwait.
Knowledge and Process Management, 25(2), 77 – 87. https://doi.org/10.1002/kpm.1562
Fransiskus,  R.,  &  Sulistiowati.  (2022).  Perilaku  Knowledge  Sharing  dalam Meningkatkan Kinerja UMKM. Proceeding Seminar Nasional Bisnis Seri VI, 325 – 335.
García-Sánchez,  E.,  Guerrero-Villegas,  J.,  &  Aguilera-Caracuel,  J.  (2019).  How  do technological  skills  improve  reverse  logistics?  The  moderating  role  of  top management  support  in  information  technology  use  and  innovativeness. Sustainability (Switzerland), 11(1), 1 – 17. https://doi.org/10.3390/su11010058 Ghozali, I., & Latan, H. (2015). Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Untuk Penelitian Empiris. Semarang: Badan Penerbit UNDIP.
Hair,  J.  F.,  Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  (2011).  PLS-SEM:  Indeed  a  silver  bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2),
139 – 152. https://doi.org/10.2753/MTP1069-6679190202
Jordão, R. V. D., Novas, J., & Gupta, V. (2020). The role of knowledge-based networks in the intellectual capital and organizational performance of small and medium- sized  enterprises. Kybernetes,  49(1),  116 – 140.  https://doi.org/10.1108/K-04- 2019-0301
Kafetzopoulos,  D.,  Gotzamani,  K.,  &  Skalkos,  D.  (2019).  The  relationship  between EFQM  enablers  and  business  performance:  The  mediating  role  of  innovation. Journal  of  Manufacturing  Technology  Management,  30(4),  684 – 706. https://doi.org/10.1108/JMTM-06-2018-0166
Khandekar,  A.,  &  Sharma,  A.  (2005).  Managing  human  resource  capabilities  for sustainable  competitive  advantage:  An  empirical  analysis  from  Indian  global organisations. Education and
Training, 47(8 – 9), 628 – 639. https://doi.org/10.1108/00400910510633161
Kim, N., & Shim, C. (2018). Social capital, knowledge sharing and innovation of small- and  medium-sized  enterprises  in  a  tourism  cluster. International  Journal  of Contemporary Hospitality Management, 30(6), 2417 – 2437. https://doi.org/10.1108/IJCHM-07-2016-0392
Lee, J. S., Park, J. H., & Bae, Z. T. (2017). The effects of licensing-in on innovative performance in different technological regimes. Research Policy, 46(2), 485 – 496. https://doi.org/10.1016/j.respol.2016.12.002
Lepore,  D.,  Dubbini,  S.,  Micozzi,  A.,  &  Spigarelli,  F.  (2022).  Knowledge  Sharing Opportunities for Industry 4.0 Firms. Journal of the Knowledge Economy, 13(1), 501 – 520. https://doi.org/10.1007/s13132-021-00750-9
Lumbantobing,  P.  (2011). Manajemen  Knowledge  Sharing  Berbasis  Komunitas  (1st ed.). Bandung: Knowledge Management Society Indonesia.
Masduki,  &  Sopiyan,  P.  (2021).  Peningkatan  Kinerja  Karyawan  Berbasis  Talent Management  dan  Knowledge  Management. Coopetition :  Jurnal  Ilmiah Manajemen, 12(2), 151 – 162. https://doi.org/10.32670/coopetition.v12i2.410 Meflinda, A., Mahyarni, M., Indrayani, H., & Wulandari, H. (2018). The effect of social capital and knowledge sharing to the small medium enterprise’s performance and sustainability  strategies. International Journal of Law and Management, 60(4),
988 – 997. https://doi.org/10.1108/IJLMA-03-2017-0073 Mittal, S., & Dhar, R. L. (2015). Transformational leadership and employee creativity. Management Decision, 53, 894 – 910.
Shrafat,  F.  D.  (2018).  Examining  the  factors  influencing  knowledge  management system (KMS) adoption in small and medium enterprises SMEs. Business Process Management  Journal,  24(1),  234 – 265.  https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2016- 0221
Soto-Acosta,  P.,  Popa,  S.,  &  Palacios-Marqués,  D.  (2017).  Social  web  knowledge sharing and innovation performance in knowledge-intensive manufacturing SMEs.
Journal of Technology Transfer, 42(2), 425 – 440. https://doi.org/10.1007/s10961-016-9498-z
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Manajemen. Bandung: Alfabeta. Tan, C. N. L., & Ramayah, T. (2018). Exploring the individual, social and organizational predictors  of  knowledge-sharing  behaviours  among  communities of  practice  of SMEs in Malaysia. Journal of Systems and Information Technology, 20(3), 375 – 399. https://doi.org/10.1108/JSIT-09-2017-0071
Tseng, S. M. (2017).  Investigating the moderating effects of organizational culture and leadership style on IT-adoption and knowledge-sharing intention. Journal of Enterprise Information
Management, 30(4), 583 – 604. https://doi.org/10.1108/JEIM-04-2016-0081
Van Den Hooff, B., & Ridder, J. A. (2004). Knowledge sharing in context: The influence of  organizational  commitment,  communication  climate  and  CMC  use  on
knowledge  sharing. Journal  of  Knowledge  Management,  8(6),  117 – 130. https://doi.org/10.1108/13673270410567675
Wang, Z., & Wang, N. (2012). Knowledge sharing, innovation and firm performance.
Expert Systems with Applications, 39(10), 8899 – 8908. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.02.017
Yao,  J.,  Crupi,  A.,  Di  Minin,  A.,  &  Zhang,  X.  (2020).  Knowledge  sharing  and technological  innovation  capabilities  of  Chinese  software  SMEs. Journal  of Knowledge Management, 24(3), 607 – 634. https://doi.org/10.1108/JKM-08-2019- 0445